🤖 Раньше в AI мог попасть любой, кто осилил пару туториалов.

Теперь нужны те, кто может объяснить:

→ почему эта архитектура сработает, а та — нет;
→ что происходит внутри модели, когда она не сходится;
→ как найти решение, а не перебирать гиперпараметры наугад.

Все эти навыки требуют понимания того, как и почему работают модели. А это чистая математика.

🔥 Proglib Academy запускает курс «Математика для разработки AI-моделей». Ведут эксперты из SberAI, ВШЭ, Т-Банк, Wildberries.

📝 Что внутри?

→ 2 месяца живых занятий с возможностью задавать вопросы напрямую.
→ Практика на Python. Не теория в вакууме, а применение.
→ 3 домашних задания + финальный проект с детальным разбором.

⏰ Старт 4 декабря

⌛ Только до конца ноября:
→ Скидка 40%;
→ Курс «Школьная математика» в подарок;
→ Тест на определение уровня математики.

🎄 Сделай себе подарок на Новый год

🔬 Вы когда-нибудь смотрели на код и думали: «Работает, но почему?»

А теперь представьте, что вы:

→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.

4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».

Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.

3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.

🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест уровня математики

👉 Записаться

Как понять ML, если ты пишешь на Go?

Алгоритмы везде одинаковые. Чтобы создавать AI-модели (или портировать их на Go), нужно шарить в линейной алгебре.

На курсе «Математика для разработки AI-моделей» начались живые вебинары. Прямо сейчас разбираем:

— операции с матрицами и векторами (основа основ);
— линейную зависимость и регрессию (чтобы строить прогнозы);
— SVD-разложение (чтобы делать рекомендательные системы, как в Netflix).

Формат: теория + жесткая практика. Реализуем МНК, фильтруем шум в данных, ищем собственные векторы.

Первый вебинар уже прошел, но вы успеваете нагнать до закрытия набора.

🗓️ Дедлайн: 9 декабря
🔗 https://clc.to/LojFzw